最近的科学研究发现，生成式人工智能（GenAI）能够显著提升工人的能力，使他们能够完成超出现有技能范围的任务。
这项研究是由波士顿咨询公司亨德森研究所与波士顿咨询公司X以及波士顿大学的艾玛·怀尔斯共同开展的。
研究的标题为“基因不仅仅是提升生产力，它还扩展了能力”，探讨了GenAI如何增强工人承担新任务的能力，挑战传统知识工作的界限。
研究结果强调了基因增强工人在处理新任务方面的潜力，即使他们之前几乎没有编码或统计的经验。
实验中有480名BCG顾问参与，他们完成了数据科学家通常执行的三项任务中的两项：编写Python代码以合并数据集、构建预测模型以及验证chatgpt生成的统计分析。
尽管有GPT-4提供的先进数据分析功能的GenAI工具的支持，这些任务对非专业人员来说依然具有挑战性，需要参与者手动输入。他们的结果与44名BCG数据科学家的结果进行了对比，这些科学家在没有人工智能支持的情况下完成了相同的任务。
根据研究，使用GenAI的参与者在编码任务上表现出显著的进步，平均得分达到了数据科学家设定基准的86%，比没有人工智能支持的参与者提高了49个百分点。研究还显示，使用GenAI的参与者完成任务的速度比数据科学家快约10%。
“在使用GenAI的过程中，研究中的顾问能够迅速扩展他们对新任务的能力。即使没有编码或统计经验，使用GenAI的顾问也能编写代码，适当地应用机器学习模型，并纠正错误的统计过程。”
“在这个前所未有的技术颠覆时代，全球研究《基因增强工人的崛起》揭示了知识型劳动力的关键转变。技术工作者不仅学习速度更快——他们正在以显著提高生产力和创新的方式提升技能，”波士顿咨询公司印度董事总经理兼合伙人Nipun Kalra表示。
然而，该工具在预测分析任务中的表现较差，顾问和GenAI工具都难以达到最佳效果。尽管如此，GenAI作为一个强大的头脑风暴伙伴，允许参与者将他们的知识与AI结合，发现新技术并提升解决问题的能力。
研究指出：“在预测分析任务中，实验参与者面临一个重大挑战：他们和GenAI工具在这一领域的熟练程度都不高。”
这项研究的一个重要结论是，尽管GenAI扩展了能力，但并不会自动对工人进行再培训。参与者没有表现出显著的学习收益，这表明在人工智能支持下“完成”任务并不等同于独立“学习完成”这些任务。(ANI)
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希望本篇文章《生成式人工智能提升超越技能的学习能力》能对你有所帮助！
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